CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一种由NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型,它允许开发者使用NVIDIA GPU进行高效的并行计算。CUDA加速算子开发涉及多个关键步骤,下面我将从理解CUDA加速原理、学习CUDA编程模型、掌握CUDA算子开发流程、实现简单CUDA算子、以及算子的测试和优化等方面进行详细解答。 1. 理解CUDA...
CUDA--softmax算子实现及优化 softmax原理在大模型LLM的(Transformer架构)里的主要作用是将模型的输出 logits 转化为概率分布,以完成下一个词预测(或 token 生成);LLaMA 2 是一个基于Transformer架构的预训练语言模型。它的主要目标是通过自回归方式,预测给定上下文中下一个最可能的 token。 LLM模型… ...
先编写CUDA算子和对应的调用函数。 然后编写torch cpp函数建立PyTorch和CUDA之间的联系,用pybind11封装。 最后用PyTorch的cpp扩展库进行编译和调用。 运行时间分析 我们知道,CUDA kernel函数是异步的,所以不能直接在CUDA函数两端加上time.time()测试时间,这样测出来的只是调用CUDA api的时间,不包括GPU端运行的时间。 所...
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CUDA没有类似于Ascend C的算子注册机制,因为CUDA kernel的调用更直接,通过CUDA Runtime API或CUDA Driver API直接从Host代码中调用。形状推导在CUDA中不是内置功能,它在深度学习框架中由框架本身处理,或者需要开发者自行在Host代码中实现。Tiling和形状推导: ...
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#collapseOne 创建虚拟环境 在安装之间,强烈建议使用conda创建一个新的虚拟环境,这样就不会对你之前的环境照成影响。这里以创建torch1.9为例: 这里创建一个名为torch1.9的虚拟环境,python使用3.8的版本 conda create -n torch1.9 python=3.8 ...
对于自定义 CUDA 算子,开发者需要根据输入张量的维度和算子的操作来手动计算输出张量的形状。形状推导有助于在运行内核之前确定内存分配的大小,并确保输入和输出张量的维度一致,这对于整体内存管理和程序的正确性至关重要。 算子功能调试 UT测试 (单元测试)测试算子代码的正确性,验证输入输出结果与设计的一致性。UT侧重...
c++扩展算子开发③:CUDA算子的开发 项目说明 在使用c++进行CUDA算子开发 开发流程 编写.cu文件 实现该算子的运算部分,在使用setup.py对算子进行安装时,nvcc程序针对.cu文件进行编译,并最终包含进动态链接库 编写.cpp文件 使得可以在python中调用CUDA kernel函数,.cpp调用上面.cu文件中启动函数,绑定到python中使...
在PyTorch中,开发者可以通过多种方式扩展自定义Python/C++(CUDA)算子。这些方法包括扩展C++算子、使用Python绑定、使用TorchScript和ONNX,以及使用PyTorch的C++ API。以下是每种方法的简要介绍:扩展C++算子:PyTorch提供了C++ API,允许开发者直接在C++中编写算子。这种方法需要深入了解PyTorch的内部实现细节,但可以提供更高...
而对于一些定制化比较高的算法,MindSpore也支持了相关的接口,允许开发者自己开发相应的CUDA算子(需要统一接口),然后编译成.so动态链接库,再用MindSpore内置的函数加载为本地算子。本文针对这种方案写一个简单的示例。 程序结构 本地自己手写一个CUDA算子,一般至少需要两个文件和一个nvcc的环境,最好是在安装完成MindSpore...